Webクローラーを構築してホテルの最新情報を入手しよう！
世界観光機関(UNWTO)によると、2017年の世界の観光客の総数は、前年と比べ7％増加して約13億2,220万人を果たしました。宿泊施設や交通サービスが支配的な旅行業は、最も競争力のある業界の1つとなります。
旅行業の発展に伴い、Booking.com、TripAdvisor.com、Airbnb.comなど世界のオンライン旅行代理店が急速に上場し、これまで以上に簡単にホテル、航空券の情報を入手できます。
Webクローラーとは？
Webクローラーとはインターネット上に公開されているテキスト・画像・動画などの情報を自動で抽出し、データベースに保管するプログラムのことです。詳しいのは「まだ知らない？Webクローラーのあれこれ」という記事をご覧ください。
抽出できるホテル関連の情報は？
· ホテル名
· 料金
· 評価
· 住所（例：町、都道府県、国、郵便番号）
· ホテル施設
· 説明
· Webサイト
· 電話番号/ FAX番号
· 空室率
· 部屋タイプ
· 画像
· ...
一言で言えば、Webページ上で見える限りの情報は全て抽出することができます！
どこからデータを取得できますか？
TripAdvisor.com、Booking.com、Expedia.com、Trivago.com、Travelocity.com、Hotwire.comを含むよく知られているホテル予約サイトがたくさんあります。各Webサイトには世界中のホテルに関する多くの情報があります。
ホテルの情報を収集する理由は？
· ホテルの料金を監視する
競合他社の情報を把握すると、特に競争が激しい宿泊施設サービスには、より有利に市場に対応することができます。ホテル、民宿の予約サイトが普及しているとともに、料金、評価を比較して次最もお得なホテルを見つけるのは簡単になります。そのため、即時に部屋の料金を調整すれば、売上がぐーんと伸びます!
· 空室率を予測する
部屋がいつ一番売れているのかいつ空室が最も多いのかを予測することは価格戦略の重要な要素です。特に休暇の時。観光シーズンには値段を上げり、闲散期はに部屋を安くしておくことは必要です。
· ブランドマネジメント
ホテルを予約する前にホテルの口コミ評価を読みますか？私は参考します。レビューやコメントは、観光客の意思決定において非常に重要な要素になっています。カスタマーエクスペリエンスが売上高に影響を与えることは間違いありません。レビューとコメントを収集して分析することで、顧客がホテルやサービスにどのように感じているかを把握でき、より良いサービスを提供できる側面についての洞察を得ることができます。
そしてもっと多くのこと...
· ホテルのお得な情報を了解する
· シーズンごとの料金変化を分析する
· 旅行ディレクトリサイトを構築する
· マーケティング戦略を作成する
· 見込顧客を発掘する
情報を取得する良い方法は？
ホテルのリストとレビューをスクレイピングするにはいくつかの方法があります：
· プログラミング - 強力だが長い学習に時間がかかる。
· 自動スクレイピングツール - 簡単に利用でき、費用効果が高い。
· 情報収集代行サービス - 何もせずに情報が入手できるが、コストがかかる。
スクレイピングツールの利用を検討すべき理由は？
プログラミング知識なし、低コストで情報を収集したいなら、Octoparse 、Dexi.io、Parsehub、およびImport.ioのような自動スクレイピングツールは良い選択肢となります。
· コードを書く必要なし - プログラミング知識を学ぶ必要はなく、ソフトウェアをダウンロードするだけで使えます。
· 使いやすい - より直感的なグラフィカルユーザーインターフェイスを提供し、視覚的に理解しやすく、簡単に使えます。あらゆる種類のWebサイト（AJAX、Behind-login、Javascriptなど）に対応できます。
· コスト効率 - 無料版があります！
さて、ホテル向きのWebクローラーを作りましょう！
ここでは、自動スクレイピングツールOctoparse を使ってホテルのWebクローラーを構築する方法を説明します。市場のすべてのツールの中でも、Octoparseは、自由で柔軟なWebスクレイピングツールとして、強くをお勧めします。
1996年にアムステルダムに設立されたBooking.comは、世界最大の宿泊予約サイトで、オンライン宿泊、航空券予約、自動車のレンタルなどを提供しています。Booking.comを例に挙げて、技術的背景なしにWebクローラーを構築し、Web情報を抽出する方法を説明します。
取得するデータフィールドは次のとおりです。
· ホテル名
· 料金
· 住所
· 評価
· 画像のURL
データの抽出は非常に簡単で、Octoparseで数回のクリックしか必要としません。わずか3ステップで、ホテルの情報を抽出することができます：
ステップ1.すべてのページからホテルの情報を抽出します。
まず、Octoparseの内蔵ブラウザでターゲットページを読み込みます。利用可能なすべてのページから収集するには、次へのボタン「>」をクリックして、「Action Tips」の「loop click the selected link」を選択します。そうすると、クローラーは、利用可能なすべてのページから情報を抽出します。
ステップ2.各ホテルの詳細ページをクリックします。
すべてのタイトルが選択されるまで（選択されたアイテムは緑色で強調表示される）、リストページのホテルのタイトルを1つずつクリックし、「Action Tips」の「Loop click each element」を選択します。Octoparseは、ページから利用可能なすべてのリストをクリックするように指示されています。次に、ホテルの詳細ページに到着したはずです。
ステップ3.必要なデータを選択します。
必要なデータフィールドをクリックします（例では、ホテル名、評価、住所が選択されています）。
ここでは、ホテルのWebクローラーはほぼ完了です。これからはタスクを実行して、必要なデータを抽出することだけです。
Booking.comからの情報抽出 の詳細については、このチュートリアルをご覧ください。また、Tripadvisor 、Airbnbからホテルの情報を抽出する方法もご覧いただけます。
まとめ
世界観光経済の急速成長に伴い、これらの旅行サイトの多くは持続的な成長し、より多くのデータを蓄積することは間違いありません。アルファベットのCFOルース・ポラット氏は「リーダーとして最も貴重なものは明確なデータです」と述べました。データの価値を理解して、自分で試してみてはいかがでしょうか？
機械学習に知っておくべき8つの用語
近年、機械学習に関する記事、ニュースなどで耳にした方もいると思いますが、それが本当に何かを知っていますか？簡単に言えば、人の仕事がロボットに置き換わってくるテクノロジーの一つが機械学習です。先日機械学習に知っておくべきアルゴリズムを10つを紹介しました。今回は機械学習に最も関連する8つの用語を紹介します。
この記事で紹介される8つの用語は次のとおりです。
自然言語処理（NLP）
データベース
コンピュータビジョン
教師あり学習
教師なし学習
強化学習
ニューラルネットワーク
過剰適合（過学習）
自然言語は、人間がお互いにコミュニケーションを行うために自然発生しました。自然言語処理とは、私たちが日常的に使っている言葉（自然言語）をコンピューターに処理させる一連の技術のことです。自然言語処理は機械学習に一般的な概念で、人工知能（AI）と言語学の一分野です。
自然言語処理の最もよく知られている応用技術は次のとおりです。
（1）文書分類
これは、文書を異なるカテゴリに分類すること、または関連性に基づいて文書のリストを整理することです。たとえば、迷惑メール（迷惑メールかどうかを分析する）を判断することも、ビジネスの方で、競合他社に関する情報を抽出することもできます。
（2）感情分析
感情分析により、コンピュータは、文書を分析することによって、喜び、怒り、悲しみなどの感情を解読することができます。これは、顧客満足度調査で広く使用されており、顧客が製品に対する感情を分析します。
（3）情報抽出
これは主に、要約を作成するのと同じように、長い段落を短いテキストに要約するために使用されます。
（4）固有表現抽出
固有表現抽出は、テキストに出現する人名や地名などの固有名詞や、日付や時間などの数値表現を抽出する技術です。固有表現抽出は、質問応答システム、対話システム、情報抽出といった自然言語処理を用いた応用アプリケーションの要素技術としても使われています。
（5）音声認識
音声認識とは、人間の声などをコンピューターに認識させることです。話し言葉を文字列に変換したり音声の特徴をとらえて声を出している人を識別したりする機能を指しています。AppleのSiri、自動音声入力などは素晴らしい例です。
（6）自然言語の理解と生成
自然言語理解（NLU）は、コンピュータに自然言語を理解（読解）または意図を抽出させるという試みです。逆に、自然言語生成は、知識ベースや論理形式などの機械表現系から自然言語を生成することです。この技術は、人間とロボットとのコミュニケーションに非常に一般的に使用されています。
（7）機械翻訳
機械翻訳は、コンピューターを利用してテキストを別の言語（または特定の言語）に自動的に翻訳することです。ここ2年、機械翻訳の精度が大幅に改善しています。2016年末頃、Google翻訳の翻訳精度が飛躍的に向上し、大きな話題となりました。それまでは、英語を日本語に翻訳すると不自然な文章になってしまうことも多かったのですが、現在では、より自然な日本語の翻訳結果を得られるようになっています。
2.データベース
データベースは機械学習に必要な部分です。機械学習システムを構築する場合は、オープンソースのデータセットからデータを収集するか、新しいデータを生成する必要があります。機械学習に使用されるすべてのデータセットが結合されてデータベースを形成します。一般に、科学者はデータを3つのカテゴリに分類します：
トレーニングデータ：トレーニングデータは開発した機械学習アルゴリズムに与えてモデルのトレーニングに使うデータセットです。トレーニングを通じて、機械学習モデルはデータの重要な特徴を認識することができます。
バリデーションデータ：バリデーションデータは、モデルのハイパーパラメータを決めるためのデータで、最適なモデルを選ぶために使用されます。バリデーションデータはトレーニングデータとは異なり、トレーニングセクションで使用することはできません。また、過剰適合が発生し、新しいデータ生成に悪影響を与える可能性があります。
テストデータ：テストデータはトレーニングデータとバリデーションデータとを合わせたデータで構築された、モデルの推定性能を、最終的に検証するためのデータです。
伝統的な機械学習では、これらの3つのデータセットの比率は50/25/25です。しかし、一部のモデルでは調整があまり必要ない場合や、トレーニングデータが実際にトレーニングと検証（クロスバリデーション）を組み合わせることができるため、トレーニング/テストの比率は70/30になる可能性があります。
3.コンピュータビジョン
コンピュータビジョンはコンピューターに取り入れた生の画像情報を処理して、必要な画像情報を取り出す技術です。コンピュータビジョンで以下の技術がよく見られます。
画像分類：画像分類とはコンピュータに特定の画像から情報クラスを抽出するタスクのことを指します。たとえば、特定の場所に登場する特定のものを認識するようにモデルをトレーニングします。画像分類された結果のラスターは主題図の作成に使用することができます。
目標検知：目標検知は、一連の事前定義されたカテゴリから特定のクラスを検出するようにモデルを教え、矩形でそのクラスを標記することです。例えば、目標検知は顔認識システムの構成に使えます。モデルは事前定義されたものをすべて検出し、それらを強調表示できます。
画像分割：画像分割は、デジタル画像をいくつかの小領域（スーパーピクセルとも呼ばれるピクセルのセット）に分割するプロセスです。分割の目的は、画像の表現をより分かりやすく分析しやすいものに簡単化して、応用する事ができるようになります。
有意性検定：研究データまたは統計データを収集したら、統計的推論により、アナリストは、サンプルが採取された母集団についての証拠または一部の主張を評価することができます。サンプルデータに基づいてクレームを支持または拒否するために使用される推論の方法は、有意性検定として知られています。
4.教師あり学習
教師あり学習は、学習データに正解ラベルを付けて学習する方法です。例えば、花の名前を教えてくれるAIを作るのなら、学習データ（画像）に対して、これは「バラ」、これは「ボタン」というようにラベルを付けて学習させます。機械学習を実利用する際は、多くの場合この教師あり学習を用います。
5.教師なし学習
一方、教師なし学習は、学習データにラベルを付けないで学習する方法です。2012年にGoogleが猫を認識できるAIを作成したことが大きなニュースになったのは、それが教師なし学習だったからです。Web上の画像や動画をラベルなしで1週間読み取るうちに、AIが自律的に「猫」というものを認識するようになりました。これは、幼児が毎日いろいろなものを見るうちに、自然と「こういうものが猫ってものか」と認識してゆくのに似ています。
6.強化学習
強化学習とは、試行錯誤を通じて「価値を最大化するような行動」を学習するものです。よく知られている例はAlphaGoです。2016年にGoogleのAlphaGoというAIが韓国の囲碁プロ棋士を破ったという大きなニュースがありましたね。実は、これは強化学習を使って強くなりました。囲碁のように、必ずしも人間に正解がわかるわけではない場合でも学習できるので、人間を超える力を身につけることが期待されています。最近では、リアルタイムの入札にも強化学習が適用されています。
ニューラルネットワークは、人間の脳神経系のニューロンを数理モデル化したものの組み合わせのことです。人工ニューラルネットワーク（ANN）は、多くのニューロンが相互接続してネットワークを形成する脳のように、多くの層で構成されています。すべての層は、一連のニューロンの集まりです。ANNはデータを連続して処理することができます。つまり、最初の層のみが入力に接続され、層が増加すると、ANNはより複雑になります。層が大きくなると、モデルは深層学習モデルになります。10年前、3層しかないANNは十分深く、現在は通常20層が必要です。
ニューラルネットワークには多くのバリアントがありますが、一般的に使用されるものは次のとおりです。
- 畳み込みニューラルネットワーク - 画像や動画認識に広く使われているモデル
- 再帰型ニューラルネットワーク - 株価などの時系列データを扱うことのできるモデル
- 確率的ニューラルネット - 乱数による確率的な動作を導入したモデル
8.過剰適合（過学習）
過剰適合とは、統計学や機械学習において、トレーニングデータに対して学習されているが、テストデータに対しては適合できていない、汎化できていない状態を指します。機械学習の分野では過学習とも呼ばれます。
過剰適合の概念は機械学習でも重要です。通常、学習アルゴリズムは一連のトレーニングデータを使って訓練されます。つまり、典型的な入力データとその際の既知の出力結果を与えます。学習者はそれによって、トレーニングデータでは示されなかった他の例についても正しい出力を返すことができるようになると期待されます。しかし、学習期間が長すぎたり、トレーニングデータが典型的なものでなかった場合、学習者はトレーニングデータの特定のランダムな（本来学習させたい特徴とは無関係な）特徴にまで適合してしまいます。このような過剰適合の過程では、訓練データについての性能は向上するが、それ以外のデータでは逆に結果が悪くなります。
まとめ
機械学習の分野は実際紛らわしい世界です。非常に多くのアルゴリズム、非常に多くの問題があります。用語もたくさんありすぎます。今回は機械学習に出てくる基本的な用語について纏めましたが、如何でしたでしょうか。機械学習に興味がある方は、本記事に是非目を通してください。
機械学習に知っておくべき10のアルゴリズム
「ビッグデータ」という言葉は2017年に普及し、ハイテク業界で最も人気が高まってきています。前回の記事では、ビッグデータ、機械学習、データマイニングの概念を簡単に紹介しました（参照記事：「5分で分かる！ビッグデータ、機械学習、データマイニングの意味」）。
コンピュータに過去のデータを分析させ、未来のデータを予測させる機械学習は身近なところに広く活用されています。機械学習を専門としないエンジニアでも活用できるようになりました。この記事では、最も一般的に使用される機械学習アルゴリズムをいくつか紹介したいと思います。
この記事で紹介されるアルゴリズムは次のとおりです。
- 決定木
- ランダムフォレスト
- ロジスティック回帰
- サポートベクターマシン（SVM）
- ナイーブベイズ分類器
- k近傍法
- k平均法
- アダブースト
- ニューラルネットワーク
- マルコフ連鎖
1. 決定木
決定木は、条件分岐によってグループを分割して分類する手法です。その際にグループがなるべく同じような属性で構成されるように分割します。下の画像を見るとより理解しやすいと思います。
このように条件分岐を繰り返すことで、データはツリー状にどんどん展開され、解くべき最小単位に分割されていきます。
2.ランダムフォレスト
ランダムフォレストとは、分類や回帰に使える機械学習の手法です。決定木をたくさん作って多数決する（または平均を取る）ような手法です。ランダムフォレストは大量のデータを必要としますが、精度の高い予測/分類を行えるという特徴があります。
例を見てみましょう：
学習データ：[X1、X2、X3、... X10]があります。以下に示すように、ランダムフォレストは、バギング（bootstrap aggregatingの略です）を使って、データセットを3つのサブセットに分割し、サブセットからデータをランダムに選択して3つの決定木を作成することができます。最終出力は多数決（分類の場合）または平均値（回帰の場合）を決定します。
3.ロジスティック回帰
ロジスティック回帰は、ベルヌーイ分布に従う変数の統計的回帰モデルの一種です。予測対象の確率Pが0<P<1であれば、普通の線形モデルでは満たすことができません。 定義域が一定のレベル内にない場合、その範囲は指定された間隔を超えます。
以下はロジスティック回帰モデルと線形モデルの形です。
ロジスティック回帰は一般に以下のような場面で実際に使われています。
・クレジットスコアリング
・マーケティングキャンペーンの成功率の測定
・特定の製品の収益予測
・特定の日に地震が起こるか否かの予測
4.サポートベクターマシン（SVM）
サポートベクターマシンは、教師あり学習を用いるパターン認識モデルの一つで、線形入力素子を利用して2クラスのパターン識別器を構成する手法です。
SVMでは、下図のように、2つのグループ間の最も距離の離れた箇所（最大マージン）を見つけ出し、その真ん中に識別の線を引きます。
図の例では、オレンジ色の線より、緑色の線の方が両者を隔てる幅が広いため、適切な線と言えます。
適切に実装されたSVMが解決できる問題は、ディスプレイ広告、人間スプライスサイト認識、画像ベースの性別検知、大規模な画像分類などとされています。
5.ナイーブベイズ分類器
ナイーブベイズ分類器は特徴間に強い（ナイーブな）独立性を仮定した上でベイズの定理を使う、確率に基づいたアルゴリズムです。
この画像はベイズの定理を表しており、P（A | B）は事後確率、P（B | A）は尤度、P（A）は分類クラスの事前確率、P（B）は予測変数の事前確率です。ナイーブベイズは主にテキスト分類などに使われ、メールのスパム/非スパム判定、テキストの肯定的/否定的な感情チェックやWebに投稿された記事のタグ付けなどに活用されます。
6.k近傍法
k近傍法は、特徴空間における最も近い訓練例に基づいた分類の手法であり、パターン認識でよく使われます。k近傍法は、機械学習アルゴリズムの中でも簡単なアルゴリズムと言われております。理由は、インスタンスの分類を、その近傍のオブジェクト群の多数決で行うことで決定するからです。
例えば下図の場合、クラス判別の流れは以下となる。
１.既知のデータ(学習データ)を赤の三角形と青の四角形としてプロットしておく。
２.Kの数を決めておく。K=1とか。
３.未知のデータとして緑の丸が得られたら、近い点から1つ取得する。
４.その1つのクラスの多数決で、属するクラスを推定。
今回は、未知の緑の丸はClass 1に属すると推定します。
※Kの数次第で結果が変わるのでご注意ください。K=3にすると、緑の丸はClass 2と判定されます。
7.k平均法
k平均法は、クラスタリングと呼ばれる、データを性質の近い分類同士でグループ分けするためのアルゴリズムのひとつです。クラスタリングの最も簡単な手法の一つであり，教師なし学習です。ここではk平均法の原理を少し説明します。
ステップ1：クラスターの「核」となるk個のサンプルを選ぶ。（ここでは5個）
ステップ2：全てのサンプルとk個の「核」の距離を測る。
ステップ3：各サンプルを最も近い「核」と同じクラスターに分割する。（この時点で全てのサンプルがk種類に分けられた）
ステップ4：k個のクラスターの重心点を求め、それを新たな核とする。（ここでは重心点の位置が移動している）
ステップ5：重心点の位置が変化したら、ステップ2に戻る。（重心が変化しなくなるまで繰り返す）
ステップ6：重心が変化しなくなったので終了する。
8.アダブースト
アダブーストはランダムよりも少し精度がいいような弱い識別機を組みわせて、強い識別機を作成しようとする機械学習モデルです。
作り方の流れは、まず、弱い識別機の適用させ、誤分類してしまったものの重みを増やし、そして、次にその重みがついたものを優先的にみて、分類する。ということを繰り返します。
下記の図を参考にするとわかりやすいです。
上記の図では、最初にD1で弱い識別機を使って、分類し、D2で誤分類した '+'1個と'-'2個の重みを増やしています。次にその誤分類された３つを優先的に考えて、また分類しています。ここで、重みを増やすのと同時に、正確に分類された他のものの重みは減っています。さらに、D3では、D２で誤分類された'-'３個の重みを増やすと同時に他のものの、重みは減っています。その繰り返し行った分類の重みを元に、強い識別機というものを作ります。
9.ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークとは、人間の脳神経系のニューロンを数理モデル化したものの組み合わせのことです。
これは、ニューロンの振る舞いを簡略化したモデルです。人工のニューラルネットワークは生物学的な脳とは異なり、データの伝達方法は事前に層、接続、方向について個別に定義され、それと異なる伝達はできません。
ニューラルネットワークは、一つの層のすべてのニューロンが次の層のニューロンに接続するような一連のニューロンの層で構成されています。
したがって上の図は、1つの隠れ層を持つ2層のニューラルネットワークです。詳しく見ると、3つの入力ニューロンと、隠れ層に2つのニューロン、2つの出力ニューロンで構成されています。
計算は次の順に行われます。左の入力層から開始し、そこから値を隠れ層に渡してから、隠れ層は出力層に値を送り最終出力となります。
10.マルコフ連鎖
マルコフ連鎖は、一連の確率変数 X1, X2, X3, ... で、現在の状態が決まっていれば、過去および未来の状態は独立であるものです。
マルコフ連鎖の具体例として，以下のようなモデルを考えます（確率はかなり適当ですがマルコフ連鎖の理解には役立ちます）。
昨日以前の天気は翌日の天気に影響しない。
今日晴れ→翌日晴れる確率は 0.7，曇の確率は 0.3，雨の確率は 0
今日曇→翌日晴れる確率は 0.4，曇の確率は 0.4，雨の確率は 0.2
今日雨→翌日晴れる確率は 0.3，曇の確率は 0.3，雨の確率は 0.4
このモデルは図のように表現することができます。このような図を状態遷移図と言います。
まとめ
機械学習のスキルを持つエンジニアは企業からのニーズが高く、スキルを習得できれば大きな武器になることでしょう。アルゴリズムを完璧に理解するためには高度な数学的理解が求められますので、いろいろな勉強が必要です。今回ご紹介したのはただ浅いものですが、機械学習へ興味をお持ちになった方は是非ご参照ください。
動的Webサイトからリアルタイムデータを取得する
データ多様化、情報技術の革新といった時代的背景に、ソーシャルメディアなどによってもたらされる動的データをリアルタイムに分析、価値を最大限に引き出す動きが盛り上がりを見せています。
この記事では、次の質問に答えます：
- なぜ動的データの取得は重要なのか？
- 動的データはどのようにビジネス開発を効果的に促進するの？
- どのように動的データを簡単に取得できる？
なぜ動的データの取得は重要なのか？
一般的に、動的データを引き続き監視することで、よりよく見え、より速く行動できます。具体的に言えば、動的データを取得するで次のことができます。
データ駆動型の意思決定の迅速化を実現する
動的データを取得することで、市場や競合他社の新しいトレンドに関するリアルタイム情報が得られます。更新された情報の活用は原因と結果の時間差を大幅に短縮することができます。言い換えれば、データに基づく洞察力が得られ、より迅速なデータ駆動型の決定を容易に実現できます。
AmazonのCEO、Jeff Bezosは「ビジネスにはスピードが重要だ」と言いました。「高速度意思決定」は、ビジネス開発にとって非常に重要です。
より強力なデータベースを構築する
今日のデジタル世界でデータ量が増え続けるにつれて、データに結びついた価値は劇的に低下しています。データ分析の質と意思決定の価値を向上させるために、企業は動的データを連続的に抽出することによって、広範囲のデータベースを構築する必要があります。
データは時間に敏感な資産です。情報が古ければ古いほど、収集するのが難しくなります。毎年データの量と更新スピードが倍増するにつれて、変化するデータを追跡して分析することは非常に重要になります。
一般的に、短期間のデータ収集は、最近の問題を解決し、小さな意思決定に役立ちますが、長期的なデータ収集は、未来の発展トレンドを把握、長期的なビジネス目標を設定するのに役立ちます。
適応性ある分析システムを確立する
データ分析の究極の目的は、適応型で独立のデータ分析システムを構築することです。そうすると、継続的に問題を分析することができます。適応性ある分析システムは動的データを自動的に収集することに基づいていることは間違いありません。この場合、毎回分析モデルを構築する時間を節約でき、ループ内の人的要因を排除できます。自動運転車は、適応分析ソリューションの素晴らしい例です。
動的データはどのようにビジネス開発を効果的に促進するの？
以下を含む多くの面で動的データ分析を適用して、ビジネス開発を促進することができます。
商品の監視
価格、説明、レビュー、画像などの商品情報は、すべてオンラインマーケットプレイスで入手でき、時折更新されます。たとえば、Amazonで商品情報を検索したり、eBayから価格をスクレイピングしたりすることで、プレリリースの市場調査は簡単に行うことができます。
動的情報を抽出することで、製品の競争力を評価し、価格設定や在庫管理の戦略を効果的に作成することができます。これは競合他社の行動を監視できる信頼性の高い有効な方法となります。
顧客経験管理
企業における顧客経験管理はますます重要性が高まります。ガートナー社の定義によって、それは「顧客の期待どおりの、または期待を超える顧客対応（顧客との交流や対話）を設計・提供することにより、顧客の満足度、ロイヤルティ、支持を向上させる取り組み」というものです。
たとえば、Amazonの製品に対するすべてのレビューを抽出することで、正と負のフィードバックを分析して、顧客がこの製品についてどのように感じているかを知ることができます。これは、顧客のニーズを理解し、顧客の満足度をリアルタイムで知ることに役立ちます。
動的データの分析により、過去にどの戦略が最も効果的か、現在のマーケティング戦略はうまく機能しているか、どのような改善が行われているかを知ることができます。動的データを抽出することで、マーケティング戦略をリアルタイムで評価し、それに応じて正確な調整を行うことができます。
どのように動的データを簡単に取得できる？
動的データをリアルタイムで連続的に収集するために、従来の手動コピーペはもはや実用的ではありません。この場合、使いやすいWebスクレイピングツールが最適な解決策かもしれません。以下の利点があります。
コードを書く必要なし
Webスクレイピングツールを使うと、プログラミングに関する知識は必要ありません。Webサイトからの動的データのスクレイピングは、誰でも容易に実現できます。
全てのWebサイトに対応
異なるWebサイトは異なる構造を持っているので、経験豊富なプログラマでもスクリプトを書く前にサイトの構造を調べる必要があります。しかし、強力なWebスクレイピングツールを使うと、異なるWebサイトからデータを簡単に抽出でき、時間を大幅に節約できます。
抽出作業を予定できる
これには、ローカルマシン上での実行のみではなく、クラウド操作をサポートするWebスクレイピングツールが必要です。そうすると、スクレイピングスールは設定したスケジュールに従ってデータを自動的に抽出することができます。
Octoparse のクラウド抽出はそれ以上のことができます。
柔軟なスケジュール
Octoparseのクラウド抽出は、必要に応じていつでも任意の頻度でWebデータをスクレイピングすることをサポートします。
高速化の作業
同時に動作する6〜20台のクラウドサーバーでは、同じデータセットがローカルマシン上で実行するよりも6〜20倍高速になります。
コストダウン
Octoparseクラウド抽出は、スクレイピングツールの操作と動的データのクラウドへの格納をサポートし、高いハードウェア保守コストやネットワークの中断を心配する必要がありません。
さらに、類似のサービスと比較、Octoparseは50％もコストを削減し、データ分析の価値を向上させ、誰もがビッグデータを手頃な価格で入手できるようにしています。
APIとの接続
クラウドデータは自動的にOctoparseのデータベースにエクスポートできますが、APIを介して独自のシステムにエクスポートすることができます。
OctoparseにはOctoparse APIとAdvanced API 2種類があります。前者は、スタンダードプランにありデータ管理をサポートしています。後者はプロフェッショナルプランにあり、タスク管理とデータ管理をサポートしています。
今すぐOctoparseをダウンロードして 、動的データを活用してビジネスの洞察力を強化しましょう！
Twitterトレンド - 新しいiPhoneについて人々が何を話しているか？
Appleは現地時間の9月12日朝10時、米国カリフォルニア州クパチーノにある本社で、iPhoneをはじめとする新製品の発表会を開催し、iPhoneは新たな3モデルiPhone（Xs、Xs Max、XR）と新たなApple Watchを発表しました。毎年、Appleの新製品発表イベントは間違いなく、ソーシャルメディアですぐ話題になり、面白いコメントがたくさん出てきます。だから私たちは、今年Appleのイベントについて人々が何のツイートしているのかを簡単なデータ分析をしようと思います。
#AppleEventというタグをつけているツイートを、スクレイピンツールでできるだけ多く抽出し、Apple製品について最も懸念されるの要点を見つけました。また、いくつかの面白いツイートを集めて、皆さんとシェアします。
抽出したツイート
調査結果を共有する前に、Twitterから抽出したデータについて説明します。
時間制限のため、#AppleEventのトピックから908件のツイート（もちろん908件以上があるはずです）を収集しました。各ツイートから抽出したデータには以下が含まれます：
· 名前
· 投稿時間
· コンテンツ
· 画像のURL
· ツイートのURL
· コメント、リツイート、いいねの数
（Gif：スクレイピンツールがデータを抽出している）
Twitterをスクレイピングすることに興味があるなら、今回使ったTwitterスクレイパー とTwitterをスクレイピングするのチュートリアル ご参考ください。
ほとんどのツイートはイベント中に投稿された
抽出したツイートに、#AppleEventのタグ付きの最も早いツイートはアップルがiOS12を発表した＃WWDC18と一緒に6月4日にが投稿されました。
#AppleEventのツイートは9月12日に急に上昇ししました。下の折れ線グラフから、イベントにほとんどのツイートが、午前10時から夜12時まで投稿されたことを見えます。
一番言い及した新製品
収集したすべてのデータを調べ、すべてのツイートのキーワードを分析し、人々が言い及した各新製品の数を得ました。
最も使われる言葉
#AppleEventについてのツイートで最も使われている言葉をまとめてみました。
価格に関心を寄せる
アップルイベントの話題には、新しいiPhoneの価格に関するツイートが一番多いのはまったく驚くべきことではありません。
特にiPhone Xs Maxは、歴史的に最も高価なiPhoneとして、価格が1099ドルから、最高価格が1499ドルです。一部のメディアは、 AppleがiPhoneの入門価格を引き上げたことを明らかにしました。今年前よりも最新で最高のiPhoneを購入するには、消費者は少なくとも100ドル以上を支払う必要があるからです。
気になる唯一のアップグレード - より良いケーブル
価格に関するツイートに加えて、#AppleEventの下にある別の人気のトピックは、私が欲しい/気になるアップグレード - より良いケーブル。
人々が褒める新機能
当然のことながら、新しいiPhoneと新しいApple Watchに拍手する人々もいます。
人気ツイートトップ10
データ分析をしている時、たくさんのツイートは本当に面白いと思います。だからイベントに関する人気の高いツイートを10件上げられます。お楽しみに！
まとめ
多くのメディアや人々は毎年発表した新製品に満足していませんが、この1兆ドルの企業が領域を拡大する道を後押しすることはできませんでした。一年前と同じように、当時最も高価なiPhoneだったiPhone Xの価格にも色々な文句がありましたが、販売価格を引き上げることにとって、過去1年間でAppleの売上が大幅に増加しているのはそれが正しい戦略を判明しました。
歴史は再び繰り返されますか？ いずれ分かるよね。
Webスクレイピングを使ってデータ分析とインテリジェンスを向上する
「インターネットからのデータは使えますか？」という疑問がある人もいるかもしれません。今、インターネットが信じられないほどの情報を提供し、それがどれほど価値があるかを掘り下げることができることは間違いありません。これはWebデータのスクレイピングが出た原因です。自動コピペのプロセスであるWebデータのスクレイピングは、成長している分野であり、データ分析とインテリジェンスをサポートする強力な洞察力を提供することができます。
このブログでは、Webデータの収集によく出る活用例とデータマイニングツールについて説明します。さあ始めましょう。
どのようWebスクレイピングを活用しますか？
ビッグデータが多くの分野で役に立つことを知っている人がいますが、Webスクレイピングをどのように活用できるかを分からない人もいます。ここでは、実際の例
をいくつか紹介します。
1. コンテンツ集約
ほとんどのメディアサイトでは、Web上の最新トレンド情報に継続的に把握し、ニュースを迅速に生成することが重要です。Webスクレイピングにより、人気のあるニュースポータルやソーシャルメディアを監視し、キーワードやトピックの傾向を把握して最新情報を取得することができます。Webスクレイピングの力を借りて、更新頻度を非常に上げられます。先日の記事にもWebスクレイピングを活用して、コンテンツマーケティングを進める方法を紹介しました。興味がある方は是非ご覧ください。
2. 競合他社の監視
オンラインスビジネスの競争が激化したため、Eコマースは、通常、競合他社のリアルタイムデータを入手し、競争戦略を微調整する必要があります。Webスクレイピングにより、競合他社のプロモーション活動や更新された製品情報にかかわらず、競合他社の活動を深く監視することができます。これらの情報をスクレイピングして、分析した上で、製品の詳細や価格を適当に修正することができます。
3. 感情分析
ユーザーが作成したコンテンツ（UGC）は、感情分析プロジェクトの基本です。通常、このようなデータには、製品、サービス、音楽、映画、書籍、イベントまたはその他の消費者重視のサービスやイベントに関するレビュー、意見、苦情が含まれます。これらの情報はすべてWebクローラーを導入することで簡単に取得できます。
4. 市場調査
ほぼすべての企業が市場調査を行います。市場調査を行うには、Webから製品情報、タグ、ソーシャルメディアのコメント、レビュー、ニュースなどさまざまなデータを入手する必要があります。従来のデータ取得方法を使うなら、特に時間がかかります。い今まで、Webデータのスクレイピングは、市場調査に使う膨大な量の関連データを収集する最も簡単な方法です。
5. 機械学習
感情分析のように、利用可能なWebデータは機械学習の良い資料です。メタデータのフィールドや値から抽出したタグ付きのコンテンツは、自然言語処理のソースになるかもしれません。タグの統計とクラスタリングシステムは、カテゴリとタグ情報を用いて行うことができます。Webスクレイピングは、データのより効率的かつ正確に取得するのに役立ちます。
Webスクレイピングのツールと方法
Webからデータを抽出する最も良い方法は、データスクレイピングプロジェクトをDaaS企業に委託することです。DaaS企業は、データ抽出に必要な専門知識とクローリングシステムを持つため、ご要望のデータを完壁に取得できます。でもDaaS企業に委託するのはかなりお金がかかるので、予算が少ない会社にとっては多分難しいです。
中小企業の多くは、大企業のように多くの予算を使えるわけではないことがほとんどです。その予算が少ないまたは限られている場合、Webスクレイピングのは、自分でWebスクレイパーを構築することはいい方法です。WebスクレイパーのほとんどはPythonで書かれていて、データ収集のプロセスを簡単します。しかし、ほとんどの人にとってそれは容易ではありません。プログラミングの知識が必要だし、スクレイパーを構築するときには、色々な複雑のことを処理する必要があります。
実は、もうひとつのより便利な方法があります----Webスクレイピングツール使う！以前のブログにはたくさんのWebスクレイピングツールを紹介しました。例えば、「デキる人は知っている！Webスクレイピング用のソフト30選」です。しかし、すべてのツールに長所と短所があり、完璧なツールはありませんので、自分の必要に応じて、適当なツールを選択します。非プログラマ向けに作成されたOctoparseとMozendaは、他のスクレイピングツールよりも使いやすいです。いくつかのチュートリアルを参考することで使えるようになります。
まとめ
ビッグデータが重要視されている今、データ分析とインテリジェンスのニーズはビジネスやマーケティング分野で高まりを見せています。Webデータのスクレイピングなどのテクノロジーを活用して多様なデータから知見を引き出し、業務改善に活用しましょう！
Webスクレイピングでコンテンツマーケティングを進める！
ここ数年、新たなマーケティング手法として「コンテンツ マーケティング」が注目されています。アメリカのコンテンツマーケティング研究所（以下CMIを略します）はによりますと、88％のB2B企業はコンテンツマーケティングを実施しているそうです。コンテンツマーケティングを実施する企業が増えてきていますが、どのようなコンテンツを作ればいいかわからないといった方も多いのではないでしょうか。今回は、コンテンツマーケティングの基礎から、実際に使えるWebスクレイピング手法ご紹介します。
コンテンツマーケティングとは？
コンテンツマーケティングとは、ターゲットになる見込み顧客に、価値あるコンテンツを適切なタイミングで提供し続け、購買行動を起こさせるための一連の手法です。単なるマーケティングキャンペーンではなく、継続的なビジネスプロセスとして運用する必要があります。
コンテンツマーケティングの定義におけるキーワードは「価値ある」であり、従来のマーケティングと区別されます。顧客にとって価値あるコンテンツは、有益で教育的でなければなりません。
それにもかかわらず、コンテンツマーケティングの目的は、Webサイトへのアクセス数を増やすこと、または製品に注意を引きつけ、コンバージョン率を向上させ、最終的に利益を生み出すことです。具体的には、ブランドの認知を拡大、ブランドのファンを育成、リピートを促進することで企業の成長を支援します。
コンテンツマーケティングの「コンテンツ」とは？
そもそもコンテンツマーケティングの「コンテンツ」とは何ですか？コンテンツは主にデジタルコンテンツを指します。コンテンツのフォーマットは、記事、画像、オーディオ、ビデオ、イベントなどの共通コンテンツと対話型ツール、電子書籍/白書、Webセミナーなどの高級コンテンツが含まれます。
配信方法から見ると、コンテンツはブログ、ソーシャルメディアの投稿、Webページ、電子メール、ポッドキャスト放送、ビデオ、Live放送で構成されています。CMIによると、以下は企業がよく使う10種類のコンテンツです。
コンテンツの制作手法という面から、コンテンツは次のように分類できます。
「BGC」（Brand Generated Content）：ブランドにより制作されたコンテンツです。BGCは社内のコンテンツチームに基づいて、製品やブランドに関する貴重な情報を聴衆に提供し、ブランドの知名度を高めます。
「PGC」（Professionally Generated Contents）：プロにより制作されたコンテンツです。コンテンツの制作に専門知識を持つ機関やKOLが携わり、製品/ブランドの情報を広範な聴衆に伝えます。
「UGC」（User Generated Contents）： ユーザーにより制作されたコンテンツです。UGCはすべての企業のターゲットであり、顧客がブランド支持者になっているからです。購買意思決定の際にUGCが役立つと感じている消費者は93％います。
今、コンテンツマーケティングの基礎を了解しました。これからの課題はどのようにコンテンツマーケティングを成功することです。次、Webスクレイピングがコンテンツマーケティングの成功にどのように貢献しているかをご説明します。
Webスクレイピングとは？
Webスクレイピングは、Webサイトからの情報を自動抽出、集約する方法です。Webデータの爆発的な増加に伴い、Webスクレイピングは企業のデータベースを構築する不可欠な手法になっています。
プログラミング、Googleスプレッドシートなどの経由で、Webサイトからデータをスクレイピングする方法はたくさんあります。プログラミング知識のないマーケティング担当者にとっては、最も効率的な方法は、使いやすいWebスクレイピングツールを利用することです。
なぜWebスクレイピングが必要なのか?
ほとんどのマーケティング担当者がコンテンツマーケティングに直面している3つの困難に取り組むことで、この質問に答えます。
コンテンツが目立たない
平均的に、毎秒約6,000のツイートがTwitter上で投稿され、854枚の写真がInstagramにアップロードされます。毎分約300時間の動画がYouTubeにアップロードされます。今のデジタル世界に、様々なコンテンツから目立つのは企業の最大課題です。抜群の効果を得るコンテンツはきっと高品質なものです。84％のB2Bマーケティング担当者は、コンテンツマーケティングの成功が高品質のコンテンツ制作にあると考えています。高品質のコンテンツを制作するには、より多くの情報を収集しなければなりません。そこで、Webスクレイピングの出番です。
技術知識がない
30％以上のマーケティング担当者は、技術知識がないため、コンテンツマーケティングが停滞していると考えています。データに基づくコンテンツを制作する時、より多くの情報を収集するため、Webスクレイピングしないことはほとんど不可能です。Webデータを集約する重要なリソースであり、データ分析の前提とするWebスクレイピングは技術の一種で、プログラマーや技術知識持つ人がしかできず、技術知識のないマーケティング担当者にとっては非常に難しいです。幸いに、ビッグデータ時代には、たくさんの自動化ツールがあります。Webスクレイピングツールを使って、非技術者でも簡単に必要なWebデータを抽出することができ、マーケティング担当者にも学習負担をかけません。
予算が少ない
CMIの調査では、マーケティング予算全体のわずか22％がコンテンツマーケティングに費やされています。多くの企業では、複雑で高価なツールの導入に投資する予算は非常に限られています。Octoparse は、市場におけるトップ5のWebスクレイピングツールを分析しました。技術知識のないマーケティング担当者に提供される汎用機能を備えた無料のWebデータスクレイピングツールがあります。つまり、貴重な情報を収集するために必ずしも高価なツールに投資する必要はありません。
コンテンツの作成にはどのようにWebスクレイピングを活用しますか？
ターゲット顧客と共感するのコンテンツを制作場合にのみ、顧客の関心を惹かれます。したがって、Webスクレイピングが顧客インテリジェンスコンテンツの制作に役立つ方法についてお話します。
顧客を知る
彼を知り、己を知れば、百戦あやうからず。横並びで成長する時代は過ぎ、顧客に選ばれる企業だけが生き残る時代なのです。顧客が考えていることが何かがわかれば、 マーケティング施策を考える上で大きな助けになるだろう。顧客のことをより理解する以上、共感するコンテンツを作ることができます。
そこで、Amazonから製品レビューを取得したり、製品/関連に関する人々のトピックをTwitterから抽出したりすることができます。このように、ターゲット顧客の関心を持ってコンテンツを見つけることができます。
業界内の新しいトレンド/人気トピックをフォローする
これはマーケティング担当者がコンテンツを制作する上で不可欠なスキルです。もちろん、Buzzsumoのようなツールを使って最も人気のあるコンテンツを教えてもらえますが、その無料版では過去1年間のデータしか検索できません。このくらいだと足りません。
より効率的な方法はカスタマイズされたWebスクレイパーを構築し、対象Webサイトから必要とする情報を自動スクレイピングし、独自のシステムに抽出されたデータを自動導入することです。これは一度限りの解決策であり、新しいトレンドや人気トピックをリアルタイムで把握することができます。
データの可視化によるコンテンツの充実
間違いなく、データは論点を支える最も強力な証拠です。データアナリティクスの結果を表示したり、図表でコンテンツを説明したりすることで、説得力と信頼性が大幅に向上します。ただし、ネット上のデータは膨大で分散な存在で、それらのデータを収集、整理、加工、分析するにも時間がかかります。ですから、スクレイピングツールを使ってそのプロセスを加速することができます。
私もその方法で、たくさんのコンテンツを作りました。それに、このような記事は特に人気があります。たとえば、「疑問に答えます！なぜWebスクレイピングを学ぶのか？」と「2018 FIFAワールドカップYoutubeでのコメントを可視化する」などです。
まとめ
今のコンテンツマーケティングに満足していますか？コンテンツ マーケティングを成功させるためには色々工夫しなければなりません。企業やマーケティング担当者にとってチャンスとチャレンジの両方をもたらします。企業はコンテンツマーケティングの戦略を確立し、マーケティング担当者はWebスクレイピングツールを活用して、コンテンツの制作の効率を改善する必要があります。Webスクレイピングでコンテンツマーケティングを進めよう！
